無人駕駛的「冰與火之歌」 誰將坐上「鐵王座」？

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新一季《權力的遊戲》開播，各方勢力向象徵絕對統治的鐵王座再次發起挑戰。在無人駕駛領域，競爭激烈程度同樣堪稱一場戰爭。眾多巨頭的加入，讓無人駕駛行業變得無比火熱，但是目前很多技術還在由各大巨頭進行測試和調整，理想和現實的差距如同冰塊在給行業降溫。無人駕駛這一出「冰與火之歌」，誰將最後征服「鐵王座」稱霸天下？

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據諮詢企業麥肯錫公司(McKinsey & Co.)稱，無人駕駛汽車行業到2030年的規模將達到6.7萬億美元。無人駕駛作為AI時代不容忽視的重點，這場爭奪無人駕駛領域「鐵王座」的權力遊戲，哪些因素會成為決勝關鍵？

巨頭搶灘

無人駕駛的冰與火之歌

先看國外戰場，谷歌母公司Alphabet旗下自動駕駛技術公司Waymo，近日在加州的「死亡谷」進行了無人駕駛的耐熱測試，同時與監管部門合作開展了旗下自動駕駛汽車對警車的識別和應對策略測試。

蘋果CEO庫克近期透露，蘋果正在研發自動駕駛系統。他認為，無人駕駛系統是一項核心技術，將該技術可看作所有人工智慧項目的母親，可能也是實際研發中難度最大的人工智慧項目之一。

微軟方面，發布了為自動駕駛汽車的開源軟體，讓開發者能在虛擬平台測試演算法，不用擔心撞車事故。英偉達開發的Drive PX 平台則有225 家公司加入，覆蓋了汽車廠商、一級供應商、卡車製造商、高精地圖公司、感測器和各種新創公司，大眾、豐田、沃爾沃、特斯拉等汽車廠商均已經加入。

另外，美國第一大網約車服務商Uber已在美國多個地區獲准進入無人駕駛路測，第二大網約車服務商Lyft不甘落後發布了無人駕駛汽車發展計劃也開始路測。

國內方面，百度發布了全球最大的自動駕駛生態系統——Apollo，計劃在在2020年實現具備L4級別（高度自動化）自動駕駛能力。百度掌門人李彥宏乘坐無人駕駛汽車開上北京五環，前往2017百度AI開發者大會的爭議事件，成功的吸引了大眾眼球。

騰訊掌門人馬化騰在首屆粵港澳大灣區論壇上稱，判斷AI的風口已經到來，每個領域後台、前端都需要考慮未來跟人工智慧的結合，否則可能失去先機。騰訊內部超過四個團隊都會在各自的業務領域開始進行人工智慧的研發，自動駕駛是其中一方面。

阿里巴巴集團沒有直接進軍無人駕駛領域，而是和中國兵器工業集團公司共同出資設立「千尋位置網路有限公司」，該公司對外宣布，已於多個公司合作，即將推出國內首款商用低速自動駕駛電動車。

信息收集和處理決定未來

根據業界採用的無人駕駛技術分類等級，主要分為：無自動化（L0）、駕駛支援（L1）、部分自動化（L2）、有條件自動化(L3)、高度自動化(L4)和完全自動化（L5）。現階段預測最後贏家幾乎不可能，但是幾個方向可能是影響市場格局的關鍵，要實現無人駕駛，主要考驗信息收集數量和雲計算處理速度。

信息收集方面，一是感測器，相當於無人駕駛汽車的眼睛。依靠感測器，無人駕駛汽車能做到識別出道路、車輛、障礙物和行人等，識別後才能做出相應反應。目前感測器分為激光雷達、傳統雷達和攝像頭三種，谷歌、百度、Uber均採用激光雷達，通過架設在車頂進行環境監測，問題是造價高昂，難以量產。傳統雷達和攝像頭相對便宜更加普遍，但對識別能力和硬體計算性能要求較高。

二是高精度地圖信息，為無人駕駛匹配的地圖需要達到厘米級的精確程度，提供更加精確的位置信息，才能實現決策的安全性。

三是交通控制系統信息，不管是紅綠燈、區域內車輛信息，都將利於無人駕駛汽車實時掌握路況信息。

完成了數據收集，處理方式和速度更加關鍵。現在看來，互聯網巨頭在無人駕駛領域的進展比傳統汽車巨頭速度更快，除了互聯網企業天生創新基因為，恐怕雲計算能力是絕對不用忽視的方面。

無人駕駛之所以是AI時代的重頭戲，就是因為AI演算法是關鍵。只有和雲計算結合，高精度地圖採集、錄入的過程經過演算法處理實現交互，才能提供更全、更新的地圖。實時更新的路況經過雲計算平台的收集、運算，能讓無人駕駛汽車選擇更安全的駕駛線路。

可以看出，收集到感測器、地圖、交通控制系統等信息，再根據駕駛行為和經驗、交通規則，不斷優化演算法，進而計算出最佳路線才是無人駕駛的關鍵。而未來更成熟的方式，可能是將AI深度學習應用於無人駕駛，避免實時處理不及，這對雲計算能力的考驗也更高。

無人駕駛已經在高鐵、飛機上實現，我們已經看到無人駕駛汽車成功的曙光，但飛機、火車有固定線路，汽車行駛在公路存在太多未知因素。另外，針對無人駕駛的政策法規、基礎設施建設等，不是互聯網和汽車巨頭能夠解決的問題。所以現在很難預測最後的贏家，不過雲計算技術，或許是贏得這場無人駕駛汽車「鐵王座」的一把利器。

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